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1、本體作為語(yǔ)義Web的知識(shí)表示基礎(chǔ),在構(gòu)建基于語(yǔ)義的系統(tǒng)或應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。隨著本體規(guī)模的增長(zhǎng),系統(tǒng)處理和利用本體的效率會(huì)降低。對(duì)于大規(guī)模的領(lǐng)域本體,語(yǔ)義Web應(yīng)用通常只需要利用其中的部分內(nèi)容。從目前語(yǔ)義Web和本體的研究來(lái)看,還缺乏比較有效的模型與方法,來(lái)支持在語(yǔ)義Web應(yīng)用中對(duì)大規(guī)模本體的重用。為了構(gòu)建和推廣面向語(yǔ)義Web的應(yīng)用,有效地管理和利用已有的大規(guī)模本體已經(jīng)成為一個(gè)十分現(xiàn)實(shí)和迫切的需求。
基于上述背景,
2、本文著重探討了面向大規(guī)模本體重用的子本體模型,主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)包括以下幾個(gè)方面:
□針對(duì)語(yǔ)義‘Web應(yīng)用在利用本體時(shí)存在的局部性,提出了子本體的表示方法。將來(lái)自于大規(guī)模本體的上下文相關(guān)的模塊表示為子本體,給出了子本體的形式化表示,并定義了針對(duì)子本體的對(duì)象操作。語(yǔ)義Web應(yīng)用能夠根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)地抽取子本體,創(chuàng)建特定的子本體知識(shí)庫(kù)。將緩存機(jī)制與本體重用相結(jié)合,利用子本體緩存作為系統(tǒng)的局部知識(shí)庫(kù),支持對(duì)大規(guī)模本體的動(dòng)態(tài)重用。
3、r> □對(duì)面向子本體的推理問(wèn)題進(jìn)行了研究。提出了子本體中的基本推理任務(wù),通過(guò)特定的子本體推理算法,將本體的推理問(wèn)題轉(zhuǎn)化為子本體的推理問(wèn)題,能從一定程度上降低推理的復(fù)雜性、提高推理的效率。給出了基于子本體表示的Tableau算法,支持模塊化的本體推理。證明了面向子本體的Tableau算法相對(duì)源本體而言是半判定的,并給出了保持一致性的擴(kuò)展推理算法。
□針對(duì)子本體知識(shí)庫(kù)的優(yōu)化問(wèn)題,提出了基于遺傳算法的優(yōu)化方法。該方法對(duì)傳統(tǒng)
4、的遺傳算法進(jìn)行擴(kuò)展,提出了基于語(yǔ)義的遺傳算法SemGA,使用基于三元組的非二進(jìn)制編碼方式將子本體表示為染色體,根據(jù)語(yǔ)義關(guān)系執(zhí)行遺傳算子。利用SemGA進(jìn)行動(dòng)態(tài)地演化,從而達(dá)到優(yōu)化知識(shí)庫(kù)的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的目的。與一般的緩存策略相比,基于演化的方法在效率上和性能上都有比較明顯的優(yōu)勢(shì)。
□面向分布式的Web資源,提出了基于子本體的資源集成與管理方法。該方法利用本體語(yǔ)義對(duì)分布式的Web資源進(jìn)行集成,通過(guò)在資源模式與本體之間建立語(yǔ)義映射,
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